“语言只是一种工具”
很多人以为Python就只是学习Python语言本身就可以了，其实不然。
想要成为一名真正的Python工程师，除了掌握Python本身知识，还是需要学习和结合其他多种技术，才能开始真正地出活的。本文将简单谈谈Python工程师需要额外掌握的关键技术。
版本控制系统
程序员（不只是Python方向）必备的核心技能之一
- 常见: Git
- 用途: 代码管理、团队协作。
- 学习内容:Git的基本命令（如clone、commit、push、pull、branch、merge），GitHub或GitLab等平台的使用。
Shell命令
大部分的Python应用都是部署在支持shell命令的环境，所以掌握shell命令也是Python（尤其是运维方向）开发工程师必备技能之一
- 用途: 控制和管理操作系统，执行脚本和命令行任务。
- 学习内容: 基本命令（如ls, cd, grep），脚本编写（条件语句、循环、变量）、权限管理（chmod, chown），自动化任务（cron）。
数据库
web后端/运维/爬虫开发工程师必备技能之一
关系型数据库
- 常见: MySQL、PostgreSQL、Oracle
- 用途: 结构化数据存储和管理。
- 学习内容: 增删改查、索引、事务处理。
NoSQL数据库
- 常见: MongoDB、Redis
- 用途: 非结构化数据存储、高性能缓存。
- 学习内容: 增删改查操作、数据模型。
进阶
- 优化慢查询能力
- 优化存储能力
- 处理并发能力
前端
如果是往Web开发/爬虫工程师方向发展的话，那么前端技术是必备技能之一
HTML/CSS
- 用途: 构建网页结构和样式。
- 学习内容: 基本标签、选择器、布局、样式。
JavaScript
- 用途: 客户端、服务端交互逻辑。
- 学习内容: 基本语法、DOM操作、事件处理。
进阶
流行的前端框架是进阶技能之一
- 常见: React、Vue.js
- 用途: 构建复杂的单页应用（SPA）。
- 学习内容: 组件、状态管理、路由。
Web框架
这个是Web开发工程师必备技能之一
- 常见: Django、Flask、FastAPI
- 用途: 快速开发Web网站网页应用。
- 学习内容: 路由、视图、模板、ORM、认证和授权。
容器编排
web后端/运维开发工程师进阶技能之一
Docker
- 用途: 应用程序容器化，提供一致的开发和生产环境。
- 学习内容: 镜像构建、容器管理、Docker Compose。
Kubernetes
- 用途: 容器编排，管理复杂的容器化应用。
- 学习内容: Pods、服务、部署、卷、网络。
云计算平台
运维开发工程师进阶技能之一，大公司这项技能是标配。
- 常见: AWS、Google Cloud、Azure
- 用途: 部署和扩展云端应用。
- 学习内容: 基本服务（EC2、S3、RDS等）、身份和访问管理（IAM）、服务器部署和监控。
测试框架
优秀的工程师都是会给自己的代码加测试用例，以避免别人或自己修错代码后导致意外发生。
- 常见: PyTest框架 或 内置Unittest库
- 用途: 自动化测试，提高代码质量。
- 学习内容: 编写测试用例、测试套件、模拟（Mocking）。
CI/CD
web后端/运维开发工程师进阶技能之一
- 常见: Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI
- 用途: 持续集成和持续交付，自动化部署流程。
- 学习内容: 管道配置、构建和部署脚本、集成测试。
数据处理和分析
数据分析/大数据/算法开发方向工程师必备技能之一
Pandas
- 用途: 数据清洗和分析。
- 学习内容: DataFrame操作、过滤、聚合。
NumPy
- 用途: 数值计算。
- 学习内容: 数组操作、矩阵运算。
Matplotlib/R
- 用途: 数据可视化。
- 学习内容: 基本绘图、定制化图表。
网络编程
RESTful API
web后端/爬虫开发工程师必备技能之一
- 用途: 构建和使用API。
- 学习内容: 请求处理、JSON解析、API文档（Swagger）。
WebSockets
- 用途: 实时通信。
- 学习内容: 连接管理、消息传递、状态同步。
AI相关
Transformer
机器学习/自然语言处理工程师必备技能之一
- 用途: 处理序列数据，用于任务如机器翻译、文本生成、语义理解。
- 学习内容: 架构原理、模型、应用、工具
TensorFlow
深度学习工程师必备技能之一
- 用途: 构建和训练深度学习模型。
- 学习内容: 基础知识、模型构建、训练和优化、部署、工具
PyTorch
深度学习工程师必备技能之一
- 用途: 动态计算图的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
- 学习内容: 基础知识、模型构建、训练和优化、部署、工具
总结
这些技术不仅能提升Python工程师的能力，还能使他们在项目开发、团队合作、以及职业发展中更具竞争力。掌握这些技能有助于工程师更有效地构建和维护复杂的软件系统，优化性能，并保证代码质量。